党的十九大报告提出实施乡村振兴战略，这对金融服务“三农”提出了新的要求，同时也为金融机构提供了难得的发展机遇。金融机构应聚焦服务乡村振兴战略，将更多资源配置到“三农”领域，其中重视大数据的运用是运筹帷幄之中、决胜千里之外的关键。 数据先行，符合国家战略 （一）数据先行符合国家大数据战略。 金融机构在服务乡村振兴中数据先行，正是对国家的大数据战略的落实，金融机构对乡村金融数据的收集、汇总、整理、运用，有利于乡村数据资源的整合和开放共享。
（二）数据先行符合国家农村金融政策。 数据先行，有利于优化结构，完善农村普惠金融体系和金融产品体系。目前，我国乡村地区的金融服务普遍存在融资难、信用信息不对称、基础金融服务薄弱等问题。虽然农村普惠金融建设已经进行了一段时间，使乡村地区的金融状况有了一定程度上的改善，但“最后一公里”尚未完全真正打通。其问题的根源在于，金融机构缺乏乡村的基础数据，无法精准识别客户、服务客户。农村消费者尚不能以平等的机会、合理的价格享受到符合自身生产生活需求特点的金融产品和服务。金融机构重视对乡村数据的收集、使用、特别是大数据技术、人工智能技术等金融科技的运用，可以提升金融精准扶贫效率和普惠金融水平，加快乡村金融服务网络建设，实现欠发达地区和弱势群体的基础金融服务可得性，提升服务便利性，实现基础金融服务不出村，综合金融服务不出镇，最终实现普惠金融全覆盖的目标。 数据先行，符合金融机构发展需要。 （一）有利于开拓新的市场，丰富产品种类。 随着乡村振兴战略的实施，使乡村成为我国下一个经济的增长点。随着承包地“三权”分制完善，土地承包关系的长久稳定不变，农村集体产权制度的深入改革，相应的金融产品需求会不断出新。目前乡村地区的金融业务类型较为单一，大部分仅有存款、贷款及代发代收等业务。基于大数据可以更好地了解客户的需求，研发更多的业务产品，金融机构通过先行的数据工程，将乡村地区的相关信息进行综合分析，有利于新市场的开拓及产品的丰富。与此同时，新市场的开拓和产品的设计都依托于充足的乡村基础数据，借助金融科技技术，可以推出更多的相关产品。 （二）有利于分散金融风险，获得稳定利润 随着乡村振兴战略的实施，我国乡镇将实现稳定的发展。金融资金向三农产业的倾斜，有利于分散金融风险。乡村地区的信贷特点是小额、分散、缺少抵质押物等，常规的信贷风险防控模式不太适宜乡村地区的市场，而依托于数据开展的金融业务对风险的识别能力将非常强。目前，脱贫攻坚探索出的风险补偿机制就比较适合金融机构的防范风险需求。即由主办银行、保险公司、担保机构、金融监管部门等成立风险补偿金管理委员会，定期召开会议，讨论决定银行提交的不良资产补偿划拨申请。在满足尽责履职条件时，如果信贷资金造成损失，银行可以得到风险补偿划拨。随着乡村振兴战略的实施，三农现代化的加快推进，农业相关行业将会蓬勃发展，各类种植业、养殖业、农产品加工业、农产品运输业等将会极大的发展，依托于这些产业构建的供应链金融产品，将会为金融机构提供长期、稳定的利润。 金融服务乡村振兴，数据先行的路径 （一）整合系统内部数据，主动收集三农相关数据。 金融机构要通过自身的大数据系统建设等金融科技项目，将自身系统内的乡村数据进行梳理和运用。鉴于乡村地区的数字金融普及度不高，农户信用信息线上搜集评定较难，可以采用挨家挨户走访的“土法子”进行征集。大型金融机构可以采取和农村金融机构合作的方式获取数据。目前乡村地区的信用信息收集、授信有两种模式。第一种是金融机构先搜集农户的家庭资产负债信息，然后再对农户进行信用评级。如山东省潍坊市昌乐农商银行就采用客户经理逐门逐户的收集数据的方式，取得了良好的成果。第二种是主要依靠村干部、村里德高望重的人和基层金融机构代表共同商议，综合考虑农户的家庭情况、个人品行等因素对其信用状况进行评级打分并公示，以此作为银行授信的基础。目前河南省兰考县就是采用的该种模式。 （二）参与数字农村、农村社会信用体系建设。 金融机构可通过积极参与乡村地区的数字农村、农村社会信用体系建设，获取乡村地区的基础数据。同时金融机构作为经济发展中不可缺少的一环，要主动的与地方政府及行业监管部门进行联系，获取地方政府和监管部门所拥有的公共数据，并及时将金融机构所掌握的数据与其共享。如安徽省亳州市药都农商行，通过获取政府公共数据，极大地促进了业务的发展。
（三）运用金融科技技术打造数字化乡村金融产品。 金融机构应依托所收集到的乡村地区数据资源，运用大数据、人工智能、云计算等金融科技手段，优化传统业务的制度流程、产品体系，基于农业产业链开展金融服务。金融机构根据自身情况，探索将成熟的城市金融产品与乡村地区现有的金融产品进行嫁接，推出最适合的乡村金融产品，因地制宜探索适合自身发展的三农金融服务模式。如浙江农信探索的温州“三位一体”农民合作体系建设和瓯海区农民资产授托代管融资项目，已被新增为国家级农村改革试验任务。
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